Gibson Environment 是一个开源的感知和模拟数据集。数据集用于探索机器人的主动和对现实世界的感知，对现实世界进行感知学习。数据集基于虚拟化的真实空间，而非人工设计的空间。数据集包含了 572 栋完整建筑的 1,400 多个楼层空间。该数据集主要特点是：I. 来自现实世界并反映其语义复杂性；II. 具有内部合成机制 “Goggles”，能够在现实世界中部署训练有素的模型，无需进一步的领域适应；III. 实施代理，并使其受到物理和空间的限制。
Gibson Environment 是一个开源的感知和模拟数据集。数据集用于探索机器人的主动和对现实世界的感知，对现实世界进行感知学习。数据集基于虚拟化的真实空间，而非人工设计的空间。数据集包含了 572 栋完整建筑的 1,400 多个楼层空间。该数据集主要特点是：I. 来自现实世界并反映其语义复杂性；II. 具有内部合成机制 “Goggles”，能够在现实世界中部署训练有素的模型，无需进一步的领域适应；III. 实施代理，并使其受到物理和空间的限制。